文章目录
-
-
- [1. 图像灰度化处理对比](#1. 图像灰度化处理对比)
- [2. 代码示例](#2. 代码示例)
- [3. 二值化处理](#3. 二值化处理)
-
1. 图像灰度化处理对比

2. 代码示例
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat currentImage = imread("path_to_image.jpg"); // 读取彩色图像
Mat grayImage;
// 将彩色图像转换为灰度图像
cvtColor(currentImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("Gray Image", grayImage); // 显示灰度图像
waitKey(0);
return 0;
}
- 🐧第
3
个参数COLOR_BGR2GRAY
参数表示图像从BGR
(蓝绿红)彩色图像转换为GRAY
灰色图像。
3. 二值化处理
- 🐧①自适应阈值化:
- 🍎作用:使用图像的局部区域的阈值来进行二值化,这对于光照不均的图像特别有用。
cv::adaptiveThreshold
函数可以实现.

